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你對Python 多線程有所了解的話。那么你對python 多線程在單cpu意義上的多線程與多cpu上的多線程有著本質(zhì)的區(qū)別，如果你對Python 多線程的相關(guān)知識想有更多的了解，你就可以瀏覽我們的文章。
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Python多線程是單cpu意義上的多線程，它和多cpu上的多線程有著本質(zhì)的區(qū)別。
單cpu多線程：并發(fā)
多cpu多線程：并行內(nèi)部包含并發(fā)
在Python 多線程當(dāng)中，存在一個叫Global Interpreter Lock(GIL)的東西，直譯就是全局解釋器鎖。它的作用在于讓同一時刻只能有一個線程對于python對象進行操作。Python已經(jīng)提供了各種機制讓我們進行多線程同步，為什么又要整這個GIL呢？這是因為程序員控制的同步是對各個程序中可見的變量，而GIL同步的是解釋器后臺的不可見變量，比如為了進行垃圾回收而維護的引用計數(shù)。如果沒有GIL，有可能出現(xiàn)由于線程切換導(dǎo)致的對同一個對象釋放兩次的情況。#t#
因此，任何一個CPython線程如果要執(zhí)行，就必須先獲取這個GIL。后果？就是在CPython中，本質(zhì)上幾乎是沒有線程并行的，不論你開多少個線程，同一時刻只有獲取GIL的那個線程能夠執(zhí)行。為什么要說幾乎呢，這是因為提供給python的C庫中，還是有解決方案的，比如
這段代碼是sleep的代碼，在執(zhí)行sleep之前，通過一個宏來釋放GIL，然后在睡眠結(jié)束執(zhí)行其他代碼前又獲取GIL。其他一下操作，比如IO，也會有類似的操作，這樣就使得對于IO密集型的程序，或者是使用C庫進行計算的程序，還是可以在很大程度上避開GIL來取得線程并行的效果的。但對于純python代碼的程序，GIL恐怕還是躲不過去的。
還有一個問題，就是GIL怎么釋放，我們看到在python/C API中提供了宏來進行釋放，那么對于普通的python語句呢？解釋器會在執(zhí)行一百條python代碼后強制釋放GIL，這就使得其它線程得以執(zhí)行。
最后需要說明的，就是這個GIL的問題是解釋器相關(guān)的，而不是語言相關(guān)的。也就是說它只是對于python語言解釋器的一種實現(xiàn)，并不是語言本身的特性。事實上，GIL就是解釋器的一個非常粗粒度的鎖，我們完全可以采用更細粒度的鎖來增加并行性，而且Gindo就寫過一個patch來取消GIL，不過好像最后的結(jié)果是細粒度鎖導(dǎo)致了單線程程序的性能下降了兩倍，所以最后還是決定優(yōu)先保證單線程程序的性能，繼續(xù)保留GIL。但是python的其他兩個分支，Jython和IronPython，卻都沒有GIL的問題，從而可以實現(xiàn)線程的并行。
總結(jié)：
通常加鎖也有2種不同的粒度的鎖:
fine-grained(所謂的細粒度), 那么程序員需要自行地加,解鎖來保證線程安全
coarse-grained(所謂的粗粒度), 那么語言層面本身維護著一個全局的鎖機制,用來保證線程安全
Python 多線程 從語言層面本身維護著一個全局的鎖機制,用來保證線程安全；而java, Jython則是細粒度的。
所以也就是說，由于gil的限制，python語言本身是不能夠進行并行編程的，但是可以進行并發(fā)編程；而java則沒有g(shù)il意義上的限制，因此java從java7開始已經(jīng)開始往并行上偏移了。
網(wǎng)頁題目：Python多線程的單cpu與cpu上的多線程的區(qū)別
文章源于：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhccise.html
